一种基于源网协同控制的双馈风电场次同步振荡抑制方法与流程

本发明涉及风电并网技术领域，特别是涉及基于源网协同控制的双馈风电场次同步振荡抑制方法。

背景技术：

近年来，我国风电装机容量不断增加，由于风能具有地域性的特点，风能资源与负荷中心整体呈逆向分布，因此我国的风电开发模式主要为集中式的大规模风电场形式，并且多个陆上风电基地均远离负荷中心,需经远距离输电接入电网,大容量、远距离风电外送势在必行。因此，串补技术与高压直流输电技术是大规模风电基地远距离送出的主要技术手段。

次同步振荡是两个功率系统之间在一个或多个低于系统同步频率的自然频率下进行显著能量交换的相互作用。风电并网引发的次同步振荡问题愈发突出，通过研究发现，风力发电场与串补线路、hvdc或者弱交流系统的连接有可能会导致次同步振荡问题，对风机和电网系统产生较大的危害，影响整个电网的安全稳定运行。2009年10月，美国德克萨斯州的345kv输电系统中，因断线导致风电场直接经串补电路送出，引起双馈风电场20hz左右的次同步谐振，造成大量机组跳机以及crowbar电路损坏。2012年12月，我国华北地区的大型风电场也多次发生了串补引发的次同步谐振现象，振荡频率6-8hz。我国的新疆哈密地区发生了更为复杂的大规模双馈和直驱风电机组经弱交流和天中特高压直流系统送出的次同步振荡问题。风电场次同步振荡已经成为制约风电场并网的关键科技问题，迫切需要研究有效风电场次同步振荡的抑制措施，以保证大规模新能源消纳和电力系统的安全稳定运行。

因此需要建立基于源网协同控制的双馈风电场次同步振荡抑制方法以解决现有技术中存在的问题。

技术实现要素：

本发明公开的一种基于源网协同控制的双馈风电场次同步振荡抑制方法，所述次同步振荡抑制方法包括以下步骤：

步骤1：建立双馈风电场并网系统小扰动分析模型；

步骤2：计算不同电网结构和运行方式下系统电气阻尼特性；

步骤3：实测风电机组的定子电流，并进行滤波；

步骤4：应用优化算法，协调优化静止同步补偿器控制参数和风机转子侧附加阻尼控制器的比例系数。

优选地,所述步骤1的系统小扰动分析模型包括：双馈风机模型、风力机轴系模型、变换器控制系统模型、静止同步补偿器模型和输电线路模型，所述步骤1将元件连接成系统并进行线性化，形成小扰动分析模型。

优选地,所述步骤1的双馈风机模型通过以下步骤建立：双馈异步风力发电机中的定子和转子都选用了电动机惯例，正方向为电流流入方向，旋转方向与电磁转矩的正方向一致，将双馈异步风力发电机的定子和转子中的电流电压和磁通变量从abc坐标变换到dq0坐标系，得到dq0坐标中定子和转子的电压、磁链及转矩的相关方程如公式(1)-(4)：

其中us,ur,is,ir分别为定子电压、转子电压、定子电流和转子电流，ψs,ψr分别为定子和转子的磁链，下标d,q分别表示对应物理量的d轴分量和q轴分量，p表示微分算子，ls表示定子绕组自感，lr为转子绕组自感，rs为定子绕组电阻，rr表示转子绕组电阻，lm为转子与定子绕组间互感，ω,ω2分别为电网电流角频率和转子电流角频率。

优选地,所述步骤1的风力机轴系模型通过以下步骤建立：风力机轴的刚性度比较低，可采用双质块轴系模型表示风力机轴机械传动系统，即将齿轮箱与风力机等效为一个质量块，并且齿轮箱的质量很小，基本不考虑其影响，另一个质块由发电机等效，公式(5)为风力机轴系模型的微分方程组的表达式：

其中，hg和ht表示发电机和风机的惯性时间常数；wr表示发电机转速，w1为风力机的转速；tw表示风力机的机械输出转矩；te为发电机的电磁转矩；dg、dt、dtg分别为轴系、发电机以及风力机的阻尼系数；ktg表示轴系刚度系数，单位为pu/rad。

优选地，所述步骤1的变换器控制系统模型通过以下步骤建立：转子侧变换器对无功电压进行控制，其控制器由电流控制内环和功率控制外环构成，在采取定子电压q轴定向的情况下，双馈异步风力发电机的有功和无功功率也获得了近似解耦，即双馈异步风力发电机的有功功率可通过转子电流q轴分量控制，无功功率可通过转子电流的d轴分量来控制，转子侧变换器的电流控制内环实现有功电流和励磁电流的解耦控制，功率外环为电流内环提供参考电流；

当发生次同步振荡时，双馈电机定子电流会伴随有振荡现象，提取定子电流的扰动分量，将其反馈到转子侧控制器中，这样系统会由原先的负阻抗特性变为正阻抗特性。为风机转子侧附加阻尼控制参数。为了消除稳态直流分量的影响，可采用高通滤波器。由于在工频下，dq坐标输出为直流分量，经高通滤波后，工频分量无输出，因此附加阻尼控制不会影响工频传递函数。ghpf表示二阶高通滤波器传递函数，ωn表示自然角频率，那么有：

网侧变换器控制流经的有功功率，以及维持直流母线电容电压的稳定，为了使网侧变换器运以单位功率因数运行，将无功功率的定值设置为零，双馈风机总功率因数，通过控制转子侧变换器无功功率给定值来实现，其控制器由电压控制外环以及电流控制内环构成。

优选地，所述步骤1的静止同步补偿器模型，其中静止同步补偿器吸收和产生无功功率，是一种并联无功补偿装置，静止同步补偿器模型由三个主要部分组成:直流侧带有电容器的电压源逆换器、自耦变压器和控制系统；

静止同步补偿器根据母线电压波动控制调制比m和相位角δ产生触发脉冲，动态补偿系统无功功率，静止同步补偿器在dq坐标系下的方程如公式(6)：

其中，w0为角频率；xs和rs为自耦变压器的漏电抗和泄漏电阻；isd和isq分别为dq坐标系下的电流分量；rc是并联电容器的泄漏电阻；udc为电容器电压；

补偿器的无功功率输出可以在容许的电压范围内变化控制联接点处的电压。静止同步补偿器装置可以控制逆变器的触发角，从而实现快速调制无功功率。

优选地，所述步骤2的计算不同电网结构和运行方式下电气阻尼特性的具体步骤：

步骤2.1：在双馈风机的转子上施加一次同步频率λ的小扰动转矩：

δt＝acos2πλt；

步骤2.2：当系统运行再次处于稳定状态时，记录下同一时段的发电机功角δ、电磁转矩te和角速度wλ；

步骤2.3：对δ、te、w进行频谱分析获取到λ对应的计算得到电气弹性转矩系数和电气阻尼转矩系数。

优选地，所述步骤4的静止同步补偿器控制参数及风机转子侧附加阻尼控制器参数协调优化具体步骤：

优化算法适应度函数为：

其中，λ在5-45hz之间取值，参数优化采用的是粒子群优化算法，粒子群优化算法是一种基于群体智能的演化计算技术，具有并行处理、鲁棒性好等特点，能以较大概率找到问题的全局最优解，且计算效率比传统随机方法高。其最大的优势在于简单易实现、收敛速度快。

本发明公开了一种基于源网协同控制的双馈风电场次同步振荡抑制方法，该方法综合考虑了电源侧风电机组控制系统参数和电网侧无功补偿装置对次同步振荡特性的影响，通过协同控制的方式抑制次同步振荡，提高电力系统动态稳定水平。

附图说明

图1是静止同步补偿器控制参数及风机转子侧附加阻尼控制器参数协调优化原理图。

图2是双馈异步风力发电机的系统示意图。

图3是风电场并网系统模型示意图。

图4是静止同步补偿器结构示意图。

图5是静止同步补偿器直流/交流电压控制框图。

图6是转子侧变换器控制原理示意图。

图7是网侧变换器控制原理示意图。

图8是双馈风机转子侧附加阻尼控制原理示意图。

图9是粒子群优化算法流程图。

图10是未加抑制措施时系统功率输出曲线图。

图11是协调优化前系统功率输出曲线图。

图12是协调优化后系统功率输出曲线图。

具体实施方式

为使本发明实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行更加详细的描述。在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，基于源网协同控制的双馈风电场次同步振荡抑制方法包括以下步骤：

步骤1：建立双馈风电场并网系统小扰动分析模型；

所述步骤1的系统小扰动分析模型包括：双馈风机模型、风力机轴系模型、变换器控制系统模型、静止同步补偿器模型和输电线路模型，所述步骤1将元件连接成系统并进行线性化，形成小扰动分析模型。

如图2所示所述步骤1的双馈风机模型通过以下步骤建立：双馈异步风力发电机中的定子和转子都选用了电动机惯例，正方向为电流流入方向，旋转方向与电磁转矩的正方向一致，将双馈异步风力发电机的定子和转子中的电流电压和磁通变量从abc坐标变换到dq0坐标系，得到dq0坐标中定子和转子的电压、磁链及转矩的相关方程如公式(1)-(4)：

其中us,ur,is,ir分别为定子、转子电压和定子、转子电流，ψs,ψr分别为定子和转子的磁链，下标d,q分别表示对应物理量的d轴分量和q轴分量，p表示微分算子，ls表示定子绕组自感，lr为转子绕组自感，rs为定子绕组电阻，rr表示转子绕组电阻，lm为转子与定子绕组间互感，ω,ω2分别为电网电流角频率和转子电流角频率。

所述步骤1的风力机轴系模型通过以下步骤建立：风力机轴的刚性度比较低，可采用双质块轴系模型表示其机械传动系统，即将齿轮箱与风力机等效为一个质量块，并且齿轮箱的质量很小，基本不考虑其影响，另一个质块由发电机等效，公式(5)为风力机轴系模型的微分方程组的表达式：

其中，hg和ht表示发电机和风机的惯性时间常数；wr表示发电机转速，w1为风力机的转速；tw表示风力机的机械输出转矩；te为发电机的电磁转矩；dg、dt、dtg分别为轴系、发电机以及风力机的阻尼系数；ktg表示轴系刚度系数，单位为pu/rad，其它值采用标么值。

如图6所示，转子侧变换器(rsc)的主要目的在于实现对无功电压的控制。整个控制器由电流控制内环和功率控制外环构成。如果不考虑定子电阻，那么在采取定子电压q轴定向的情况下，双馈异步风力发电机的有功和无功功率也获得了近似解耦，即双馈异步风力发电机的有功功率可通过转子电流q轴分量来控制，无功功率可通过转子电流的d轴分量来控制。控制器的电流控制内环实现有功电流和励磁电流的解耦控制，功率外环为电流内环提供参考电流。

当发生次同步振荡时，双馈电机定子电流会伴随有振荡现象，本文使用的附加阻尼控制如图8所示，提取定子电流的扰动分量，将其反馈到转子侧控制器中，这样系统会由原先的负阻抗特性变为正阻抗特性。为风机转子侧附加阻尼控制参数。为了消除稳态直流分量的影响，可采用高通滤波器。由于在工频下，dq坐标输出为直流分量，经高通滤波后，工频分量无输出，因此附加阻尼控制不会影响工频传递函数。ghpf表示二阶高通滤波器传递函数，ωn表示自然角频率，那么有：

如图7所示，网侧变换器(gsc)控制流经它的有功功率，以及维持直流母线电容电压的稳定。为了使网侧变换器运以单位功率因数运行，可以将无功功率的定值设置为零。双馈风机总功率因数，可通过控制转子侧变换器无功功率给定值来实现。其控制器由电压控制外环以及电流控制内环构成。

如图4所示，所述步骤1的静止同步补偿器装置的功能是：可吸收和产生无功功率，是一种并联无功补偿装置。其由三个主要部分组成:直流侧带有电容器的电压源逆换器、自耦变压器和控制系统；

静止同步补偿器根据母线电压波动控制调制比m和相位角δ产生触发脉冲，动态补偿系统无功功率，控制框图如图5所示，kdcp和kdci为直流电压控制器pi控制环节参数；kacp和kaci为交流电压控制器pi控制环节参数；tc1和tc2分别为直流和交流电压控制器时间常数。静止同步补偿器在dq坐标系下的方程如公式(6)：

其中，w0为角频率；xs和rs为自耦变压器的漏电抗和泄漏电阻；isd和isq分别为dq坐标系下的电流分量；rc是并联电容器的泄漏电阻；udc为电容器电压，补偿器的无功功率输出可以在容许的电压范围内变化控制联接点处的电压。statcom装置可以控制逆变器的触发角，从而实现快速调制无功功率。

步骤2：计算不同电网结构和运行方式下系统电气阻尼特性；

所述步骤2的计算不同电网结构和运行方式下电气阻尼特性的具体步骤：

步骤2.1：对于某一特定的工作运行条件，在系统运行处于稳定状态时，将一次同步频率为λ的振荡施加到风机的转子上，转矩为：

δt＝acos2πλt；

步骤2.2：当系统运行再次处于稳定状态时，记录下同一时段的发电机功角δ、电磁转矩te和角速度wλ；

步骤2.3：对δ、t、w进行频谱分析获取到λ对应的计算得到电气弹性转矩系数和电气阻尼转矩系数：

电气阻尼转矩系数为：

电气弹性转矩系数为：

因为机械阻尼的阻尼值比较小，可以只考虑电气阻尼系数。当忽略电气弹性转矩系数时，稳定判据可以表示为:de(λ)＞0

对于某一频率λ，当de(λ)为正值时，轴系稳定；为负值时，轴系不稳定，会出现振荡发散现象；等于零时，轴系处于临界稳定。

步骤3：实测风电机组的定子电流，并进行滤波；

步骤4：应用优化算法，协调优化静止同步补偿器控制参数和转子侧附加阻尼控制器的比例系数；

步骤4参数优化包括以下步骤：

(1)适应度函数

式(7)中，在λ在5-45hz之间取值。

(2)优化算法

如图9所示，粒子群优化算法pso从随机解出发，通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法具有实现容易、精度高、收敛快等优点。为了将pso应用于statcom和风机转子侧附加阻尼控制器的控制参数优化，有以下定义。

邻域：假设在一个d维的目标搜索空间中，有n个粒子组成一个群落，其中第i个粒子表示为一个d维的向量xi＝(xi1,xi2,…,xid)，i＝1,2,…,n。第i个粒子的“飞行”速度也是一个d维的向量，记为vi＝(vi1,vi2，…,vid)，i＝1,2,…n

个体极值:第i个粒子迄今为止搜索到的最优位置，记为：

pbest＝(pi1,pi2,…,pid)，i＝1,2,…,n。

全局极值：整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置，记为：

gbest＝(pg1,pg2,…,pgd)

更新方式：在找到这两个最优值时，粒子根据如下的公式(8)、(9)来更新自己的速度和位置：

vid＝w*vid+c1r1(pid-xid)+c2r2(pgd-xid)(8)

xid＝xid+vid(9)

其中：c1和c2为学习因子，也称加速常数，w为惯性权重，r1和r2为[0，1]范围内的随机数。i＝1,2,…,d，vid是粒子的速度，vid∈[-vmax,vmax]。r1和r2是介于[0,1]之间的随机数。

(3)优化流程

①初始化粒子群，包括群体规模n，每个粒子的位置xi和速度vi

②计算每个粒子的适应度值fit[i]；

③对于每个粒子，若fit[i]＞pbest(i)，则用fit[i]替换掉pbest(i)；若fit[i]＞gbest(i)，则用fit[i]替代gbest；

④根据公式(8)、(9)更新粒子的速度vi和位置xi；

⑤若满足结束条件(误差足够好或到达最大迭代次数)退出，否则转到步骤②。

在一实施例中：仿真的对象是一个由6台1.5mw的dfig机组组成的9mw的风电场，风速为15m/s。风机的出口母线电压为575v，电压经过一台25kv/575v升压变压器(额定容量为6×2mva)升到25kv，经一条30km的线路接到25kv母线，线路参数如下：

r1＝r2＝0.1153ω/km,r0＝0.413ω/km

l1＝l2＝1.05×10³h/km,l0＝3.32×10-³h/km

c1＝c2＝11.33×10-⁹f/km,c0＝5.01×10-⁹f/km

电压由升压变压器升压与120kv的母线相连，通过限流电抗器连接到电压源。设置线路串补度为40％，在未加抑制措施时，系统输出功率曲线如图10。

如图3所示，在风电场并网系统中加入静止同步补偿器装置，以及在双馈风机转子侧增加附加阻尼控制装置，选择下列控制参数作为待优化参数：风机转子侧附加阻尼控制参数静止同步补偿器直流电压控制器pi控制环节参数kdcp和kdci；交流电压控制器pi控制环节参数kacp和kaci。

1.初始化

对各个控制参数初始化，即x0＝[0，1，1，1，1]，vi＝(vi1,vi2，…,vid)，并依据各参数的取值范围确定搜索上下限，即x_u＝[100，50，50，50，50]，x_l＝[0，0，0，0，0]。

2.算法参数设置

搜索空间维数d＝5,群体规模n＝200，学习因子c1＝c2＝2，惯性权重w＝0.6，vmax＝10，粒子群算法的最大迭代次数设置为1000。

3.利用粒子群优化算法进行参数协调优化

根据粒子群优化算法流程的步骤，对待优化的参数进行迭代搜索，最终输出全局最优值xbest＝[2.4，2.1，1.1，0.3，33.8]。当控制参数为初始值时，系统功率输出曲线如图11所示，在控制参数经过协调优化后，功率曲线如图12，可以看出，系统抑制次同步振荡的能力得到提升。

最后需要指出的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制。尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。